在pandas.DataFrame.groupby中，有一个参数group_keys，我认为它应该做一些与如何将组密钥包括在 Dataframe 子集中有关的事情。

组密钥：* 布尔值，默认值为True*

调用apply时，将组键添加到索引以标识片段
但是，我找不到任何group_keys有实际作用的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0, 1, 3],
                   [3, 1, 1],
                   [3, 0, 0],
                   [2, 3, 3],
                   [2, 1, 0]], columns=list('xyz'))

gby = df.groupby('x')
gby_k = df.groupby('x', group_keys=False)

这对apply的输出没有影响：

ap = gby.apply(pd.DataFrame.sum)
#    x  y  z
# x         
# 0  0  1  3
# 2  4  4  3
# 3  6  1  1

ap_k = gby_k.apply(pd.DataFrame.sum)
#    x  y  z
# x         
# 0  0  1  3
# 2  4  4  3
# 3  6  1  1

而且，即使您打印出分组的子集，结果仍然是相同的：

def printer_func(x):
    print(x)
    return x

print('gby')
print('--------------')
gby.apply(printer_func)
print('--------------')

print('gby_k')
print('--------------')
gby_k.apply(printer_func)
print('--------------')

# gby
# --------------
#    x  y  z
# 0  0  1  3
#    x  y  z
# 0  0  1  3
#    x  y  z
# 3  2  3  3
# 4  2  1  0
#    x  y  z
# 1  3  1  1
# 2  3  0  0
# --------------
# gby_k
# --------------
#    x  y  z
# 0  0  1  3
#    x  y  z
# 0  0  1  3
#    x  y  z
# 3  2  3  3
# 4  2  1  0
#    x  y  z
# 1  3  1  1
# 2  3  0  0
# --------------

我考虑了默认参数实际上是True的可能性，但是将group_keys显式地转换为False也没有什么区别。
(Run在pandas版本0.18.1上）

**编辑：**我确实找到了一种方法，使group_keys可以根据this answer改变行为：

import pandas as pd
import numpy as np

row_idx = pd.MultiIndex.from_product(((0, 1), (2, 3, 4)))
d = pd.DataFrame([[4, 3], [1, 3], [1, 1], [2, 4], [0, 1], [4, 2]], index=row_idx)

df_n = d.groupby(level=0).apply(lambda x: x.nlargest(2, [0]))
#        0  1
# 0 0 2  4  3
#     3  1  3
# 1 1 4  4  2
#     2  2  4

df_k = d.groupby(level=0, group_keys=False).apply(lambda x: x.nlargest(2, [0]))

#      0  1
# 0 2  4  3
#   3  1  3
# 1 4  4  2
#   2  2  4

然而，我仍然不清楚group_keys * 应该做什么 * 背后的可理解的原理。